The purpose of this project is to mitigate and solve issues regarding health care services such as rehabilitation and specific health guidance while alleviating spatio-temporal, economic, and cognitive constraints by establishing remote technology foundation. There are four themes in this project titled “Multimodal XR-AI (XR powered by AI) platform development for tele-rehabilitation and reciprocal care coupling with health guidance.” In theme #1, we have been developing MR3 (Multi-Modal Mixed Reality for Remote Rehab) devices consisting of Wear and Mannequin for supporting detailed assessments of users’ physical functions and tactile interaction respectively. The central issue of theme #2 is to support intrinsic motivation for rehabilitation and exercise training through XR technologies as in virtual co-embodiment and hand redirection. In addition, we have also been investigating how to deal with 1-to-N (a small number of providers) and 0-to-N (no providers) situations. Theme #3 has aimed on establishing AI technology foundation for creating, monitoring progress of, and updating tele-rehabilitation programs mainly for the upper limb. Systems for always-on monitoring during daily life and work developed in theme #4 is expected to serve as a common foundation for various tele-healthcare services.
蔵田武志, 尾形邦裕, 金澤周介, 今村由芽子, 佐藤章博, 小木曽里樹, 小林吉之, 一刈良介, 中江悟司, 多田充徳, 青山朋樹, 清水博己, 葛岡英明, 中村拓人, 腰原健, 黒田真朗, 返町秀光, 大島賢典, "「遠隔リハビリのための多感覚XR-AI技術基盤構築と保健指導との互恵ケア連携」で目指すところ", 日本バーチャルリアリティ学会第66回複合現実感研究会, Vol.25, No.2, MR2022-11, 2022.
Information dispatch and outreach from researchers and academic society (in J...Hiroshi Ichikawa
Presented on March 26, 2012 at the JOS symposium entitled by 'Oceanographic researches and activities of the Oceanographic Society of Japan (JOS) after the East Japan Great Earthquake'
Data analysis software for upper atmospheric research. The software was written by JavaFX. The software can handle many kinds of upper atmospheric data observed by ground-based observation.
セル生産方式におけるロボットの活用には様々な問題があるが,その一つとして 3 体以上の物体の組み立てが挙げられる.一般に,複数物体を同時に組み立てる際は,対象の部品をそれぞれロボットアームまたは治具でそれぞれ独立に保持することで組み立てを遂行すると考えられる.ただし,この方法ではロボットアームや治具を部品数と同じ数だけ必要とし,部品数が多いほどコスト面や設置スペースの関係で無駄が多くなる.この課題に対して音𣷓らは組み立て対象物に働く接触力等の解析により,治具等で固定されていない対象物が組み立て作業中に運動しにくい状態となる条件を求めた.すなわち,環境中の非把持対象物のロバスト性を考慮して,組み立て作業条件を検討している.本研究ではこの方策に基づいて,複数物体の組み立て作業を単腕マニピュレータで実行することを目的とする.このとき,対象物のロバスト性を考慮することで,仮組状態の複数物体を同時に扱う手法を提案する.作業対象としてパイプジョイントの組み立てを挙げ,簡易な道具を用いることで単腕マニピュレータで複数物体を同時に把持できることを示す.さらに,作業成功率の向上のために RGB-D カメラを用いた物体の位置検出に基づくロボット制御及び動作計画を実装する.
This paper discusses assembly operations using a single manipulator and a parallel gripper to simultaneously
grasp multiple objects and hold the group of temporarily assembled objects. Multiple robots and jigs generally operate
assembly tasks by constraining the target objects mechanically or geometrically to prevent them from moving. It is
necessary to analyze the physical interaction between the objects for such constraints to achieve the tasks with a single
gripper. In this paper, we focus on assembling pipe joints as an example and discuss constraining the motion of the
objects. Our demonstration shows that a simple tool can facilitate holding multiple objects with a single gripper.
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2404.19174
出典:Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
概要:リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat(Accelerated Features)」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。